JAX'ta ana bilgisayar aktarımlarını en aza indirmek, özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık hesaplamalarla çalışırken performansı optimize etmek için çok önemlidir. İşte bu transferleri azaltmak için bazı etkili stratejiler:
1. Açık yerleşim için `jax.device_put ()` kullanın: Örtük transferlerden kaçınmak için `jax.device_put () 'kullanarak cihazlara açıkça verileri yerleştirin. Bu, verilerin başlangıçtan itibaren cihazda depolanmasını sağlar ve konakçı cihaz transferlerine olan ihtiyacını azaltır [3].
2. Kaldırım arabelleği bağış: JAX, mümkün olduğunda bellek arabelleklerini yeniden kullanabilir ve yeni tahsis ve transfer ihtiyacını azaltar. Bu özellikle hesaplamadan sonra ara sonuçlara ihtiyaç duyulmadığı işlevlerde yararlıdır [3].
3. Yerinde güncellemeleri uygulayın: Yeni diziler oluşturmaktan kaçınmak ve böylece bellek tahsislerini ve transferleri en aza indirmek için `jax.lax.dynamic_update_slice ()` `` jax.lax.dynamic_update_slice () gibi işlemleri kullanarak dizileri yerinde güncelleyin [5].
4. Toplu işlemler: Konak-cihaz transferlerinin frekansını azaltmak için verileri gruplar halinde işleyin. Bu yaklaşım aynı zamanda tahsis sayısını en aza indirerek bellek parçalanmasını önlemeye yardımcı olur [5].
5. Derleme için `jax.jit ()` kullanın: tekrarlanan hesaplamaları optimize etmek için işlevleri `jax.jit () 'ile derleyin. Bu, hesaplamaların cihazda verimli bir şekilde yürütülmesini sağlayarak gereksiz transferlerin azaltılmasına yardımcı olabilir [5].
6. Transfer Muhafızları ile Örtük Transferleri En aza indirin: JAX Transfer Muhafızlarını örtük transferleri günlüğe kaydetmek veya izin vermeyecek şekilde yapılandırın. Bu, istenmeyen transferlerin tanımlanmasına ve önlenmesine yardımcı olur ve gerektiğinde yalnızca açık transferlerin izin verilmesini sağlar [1].
7. Profil Bellek Kullanımı: Bellek kullanımını izlemek ve transferlerin optimize edilebileceği alanları tanımlamak için JAX'ın profil oluşturma araçlarını kullanın. Bu, belleğin ana bilgisayar ve cihaz arasında nasıl tahsis edildiğini ve aktarıldığını anlamaya yardımcı olur [3].
8. Gradyan kontrolü: Bellek yükünü azaltmak için bellek yoğun işlemleri için gradyan kontrolü oluşturun. Bu strateji, sadece gerekli ara sonuçların depolanmasını ve büyük bellek tahsislerine ve transferlere duyulan ihtiyacı en aza indirmeyi içerir [5].
Bu stratejileri uygulayarak, geliştiriciler ev sahibi cihaz transferlerini önemli ölçüde azaltabilir ve bu da JAX uygulamalarında performans ve verimliliğe yol açabilir.
Alıntılar:[1] https://docs.jax.dev/en/latest/transfer_guard.html
[2] https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/oneapi/optimization-gpu/2024-0/minimizizing-data-cransfers-nemory-allocations.html
[3] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381940/device-memory-management
[4] https://github.com/jax-ml/jax/issues/26425
[5] https://app.studyraid.com/en/read/11969/381958/memory-manemation-best-practices
[6] https://docs.jax.dev/en/latest/jep/14273-shard-map.html
[7] https://astralord.github.io/posts/expling-parallel-strategies-with-jax/
[8] https://jax.readthedocs.io/en/latest/multi_process.html